可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期型，区域为字符型，销售数为数值型。df.dtypes 使用http://df.info()命令查看查看索引、数据类型和内存信息。df.info()对数据做基本的描述统计可以有以下特征：数据包含7409行数据，客户平均年龄为42岁
测试_p.rename(columns={"日期": "时间"}, inplace=True)#将列名“日期”修改成“时间”，并且在原有对象生效。 print(测试_p.columns)输出：Index(['时间', '代码', '换手率', '成交量'], dtype='object')Ø 删除行列 - pandas.drop(list,axis)Labels：需要删除的行或列，多列多行需要处理，以...
In [100]: df = pd.DataFrame( ...: np.random.randn(6, 1), ...: index=pd.date_range("2013-08-01", periods=6, freq="B"), ...: columns=list("A"), ...: ) ...: In [101]: df.loc[df.index[3], "A"] = np.nan In [102]: df Out[102]: A 2013-08-01 0.721555 2...
使用expand=True参数,将拆分后的结果扩展为新的列。 最后,使用concat()函数将拆分后的列与原始DataFrame进行合并。 示例代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import pandas as pd 创建示例DataFrame df = pd.DataFrame({'Name': 'John Doe', 'Jane Smith', 代码语言:txt 复制...
columns: if df[i].count() != len(df): row = df[i][df[i].isnull().values].index.tolist() print('列名:"{}", 第{}行位置有缺失值'.format(i,row)) # 众数填充 heart_df['Thal'].fillna(heart_df['Thal'].mode(dropna=True)[0], inplace=True) # 连续值列的空值用平均值填充 ...
These only actwhen``axis=1`` (columns): *'expand': list-like results will be turnedintocolumns. *'reduce': returns a Seriesifpossible rather than expanding list-like results. Thisisthe opposite of'expand'. *'broadcast': results will be broadcast to the original shape ...
df.姓名.str.split(' ', expand=True) 11.把 Series 里的列表转换为 DataFrame df = pd.DataFrame({'列1':['a','b','c'],'列2':[[10,20], [20,30], [30,40]]}) df df_new = df.列2.apply(pd.Series) pd.concat([df,df_new], axis='columns') 12.用多个函数聚合 orders = pd...
除了数据,你还可以选择传递index(行标签)和columns(列标签)参数。如果传递了索引和/或列,你将保证结果 DataFrame 的索引和/或列。因此,一个 Series 字典加上一个特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。 如果没有传递轴标签,它们将根据常识规则从输入数据中构建。
pd.DataFrame(np.random.rand(4,8), columns=list('abcdefgh')) 你可以想到,你传递的字符串的长度必须与列数相同。 3更改列名 我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: df 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点(.),但是这对那么列名中含有空格的列不会生效...
您还可以通过expand_frame_repr选项禁用此功能。这将在一个块中打印表格。 DataFrame 列属性访问和 IPython 完成 如果DataFrame列标签是一个有效的 Python 变量名,则可以像属性一样访问该列: In [135]: df = pd.DataFrame({"foo1": np.random.randn(5), "foo2": np.random.randn(5)})In [136]: dfOu...